pytorch超参数-阿里云

文章 2025-01-13 来自：开发者社区

TorchOptimizer：基于贝叶斯优化的PyTorch Lightning超参数调优框架

超参数优化是深度学习模型开发过程中的一个核心技术难点。合适的超参数组合能够显著提升模型性能，但优化过程往往需要消耗大量计算资源和时间。本文介绍TorchOptimizer，这是一个基于贝叶斯优化方法的超参数优化框架，专门用于优化PyTorch Lightning模型的超参数配置。 TorchOptimizer是一个集成了PyTorch Lightning框架和scikit-optimize贝叶.....

文章 2023-07-11 来自：开发者社区

机器学习之PyTorch和Scikit-Learn第6章学习模型评估和超参数调优的最佳实践Part 3

其它章节内容请见机器学习之PyTorch和Scikit-Learn 查看不同性能评估指标在前面的章节中，我们使用预测准确率来评估各机器学习模型，通常这是用于量化模型表现很有用的指标。但还有其他几个性能指标可以用于衡量模型的相关性，例如精确率、召回率、F1分数和马修斯相关系数（MCC）等。读取混淆矩阵在我们深入讨论各评分指标之前，先看一下混淆矩阵，这是一种展示学习算法性能的矩阵。 ...

文章 2023-07-11 来自：开发者社区

机器学习之PyTorch和Scikit-Learn第6章学习模型评估和超参数调优的最佳实践Part 2

使用学习曲线和验证曲线调试算法本节中，我们来看两个非常简单但强大的诊断工具，可帮助我们提升学习算法的性能：学习曲线和验证曲线，在接下的小节中，我们会讨论如何使用学习曲线诊断学习算法是否有过拟合（高方差）或欠拟合（高偏置）的问题。另外，我们还会学习验证曲线，它辅助我们处理学习算法中的常见问题。通过学习曲线诊断偏置和方差问题如果模型对给定训练数据集过于复杂，比如非常深的决策树，模型会倾向...

文章 2023-06-20 来自：开发者社区

机器学习之PyTorch和Scikit-Learn第6章学习模型评估和超参数调优的最佳实践Part 1

其它章节内容请见机器学习之PyTorch和Scikit-Learn 在前面的章节中，我们学习了用于分类的基本机器学习算法以及如何在喂给这些算法前处理好数据。下面该学习通过调优算法和评估模型表现来构建良好机器学习模型的最佳实践了。本章中，我们将学习如下内容：评估机器学习模型表现诊断机器学习算法常见问题调优机器学习模型使用不同的性能指标评估预测模型通过管道流程化工作流 ...

文章 2023-06-06 来自：开发者社区

使用Optuna进行PyTorch模型的超参数调优

Optuna可以使用python pip安装，如pip install Optuna。也可以使用conda install -c conda-forge Optuna，安装基于Anaconda的python发行版。正如您所看到的，使用基本python语言的几行代码，您可以为任何神经网络创建并执行试验。 OPUTNA有一个简单的基于API的实现，允许用户定义要优化的度量和要调查的超参数空间。...

文章 2023-02-11 来自：开发者社区

使用scikit-learn为PyTorch 模型进行超参数网格搜索

在本文中，我们将介绍如何使用 scikit-learn中的网格搜索功能来调整 PyTorch 深度学习模型的超参数:如何包装 PyTorch 模型以用于 scikit-learn 以及如何使用网格搜索如何网格搜索常见的神经网络参数，如学习率、Dropout、epochs、神经元数在自己的项目上定义自己的超参数调优实验如何在 scikit-learn 中使用 PyTorch 模型要让PyTorch....

问答 2023-01-09 来自：开发者社区

PAI命令pytorch_ext方式提交任务时超参数的格式是什么

TorchOptimizer：基于贝叶斯优化的PyTorch Lightning超参数调优框架

机器学习之PyTorch和Scikit-Learn第6章 学习模型评估和超参数调优的最佳实践Part 3

机器学习之PyTorch和Scikit-Learn第6章 学习模型评估和超参数调优的最佳实践Part 2

机器学习之PyTorch和Scikit-Learn第6章 学习模型评估和超参数调优的最佳实践Part 1